KMITL Innovation Expo 2025 Logo

A Modern Ultrasonic Cleaning Tank Developed for the Jewelry Manufacturing Process and Its Cleaning Efficiency

Abstract

Ultrasonic cleaning tank is a machine that many factories widely used to clean objects. At one factory, a problem occurred in the cleaning process, resulting in the factory not being able to clean objects, but cracks also appeared on some objects. It was anticipated that these were caused by uneven acoustics pressure distribution which resulted in unsuitable cavitation This directly affected cleaning performance within the tank. In order to improve the tank's efficacy, in this research, we use Harmonic Response Analysis in ANSYS simulate simulate the occurrence of acoustic pressure in the tank to find the appropriate conditions of factors affected the intensity and the distribution pattern of acoustic pressure in ultrasonic tank, including the position of object, power, ultrasonic frequency and a suitable type and placing position of the transducer for the tank. Reliability of the simulate results was validate by the actual result from the foil corrosion test and the ultrasonic power probe. We found that objects receive different pattern of corrosion at each location. When temperature increasing the intensity of cavitation was increased. When we increase the ultrasonic frequency, acoustic pressure that is evenly dispersed throughout the tank.

Objective

การทำความสะอาดอัลตราโซนิคคือการใช้คลื่นอัลตราโซนิคซึ่งมีความถี่อยู่ในช่วง 20 - 20,000 กิโลเฮิร์ต ผ่านสารละลายตัวกลางทำให้เกิดคาวิเตชัน เพื่อทำความสะอาดวัสดุ หรือสิ่งของต่าง ๆ เช่น เลนส์, เครื่องประดับ, นาฬิกา, เครื่องมือทันตกรรม และอุปกรณ์ผ่าตัด ฯลฯ ในโรงงานอุตสาหกรรมก็ ใช้ถังทำความสะอาดอัลตราโซนิคเช่นกัน ยกตัวอย่างในอุตสาหกรรมการผลิตชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ชิ้นส่วนทุกชิ้นต้องมีการตรวจสอบการปนเปื้อนของอนุภาคที่อาจเกิดขึ้นในระหว่างการผลิต หากนำชิ้นส่วนที่มีการปนเปื้อนไปประกอบเป็นเครื่องใช้ไฟฟ้าอาจทำให้สินค้าที่ผลิตไม่ได้มาตรฐานทำงานผิดพลาดไม่สามารถส่งขายได้ ในกระบวนการผลิตหากชิ้นส่วนใดที่ตรวจสอบแล้วไม่ผ่านมาตรฐานมีการปนเปื้อนจะถูกนำมาทำความสะอาดในถังทำความสะอาดอัลตราโซนิคซึ่งเมื่อชิ้นส่วนสะอาดปราศจากการปนเปื้อนของอนุภาคแล้วก็จะถูกนำเข้าสู่กระบวนการผลิตต่อไป งานวิจัยนี้เป็นความร่วมมือระหว่างคณะผู้วิจัยกับโรงงานผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์แห่งหนึ่ง โรงงานแห่งนี้ใช้ถังทำความสะอาดอัลตราโซนิคทำความสะอาดชิ้นส่วนที่มีการปนเปื้อนอนุภาค ที่ผ่านมาเกิดปัญหาบางครั้งชิ้นส่วนที่นำมาล้างแล้วไม่สะอาดต้องนำกลับมาล้างใหม่ชิ้นส่วนเกิดการเสียหาย บางครั้งหลังการล้าง แต่ละปีนับเป็นมูลค่าความเสียหายหลายร้อยล้านบาท ที่ผ่านมาเพื่อแก้ปัญหานี้ ทางโรงงานได้มีการทำการทดลองตัวอย่างเพื่อตรวจสอบชิ้นงานที่เกิดปัญหาแต่ผลที่ได้ยังไม่เป็นที่น่าพอใจใช้ได้เป็นบางกรณีเท่านั้นยังไม่สามารถแก้ปัญหาได้อย่างยั่งยืน ปัญหานี้จึงเป็นปัญหาเร่งด่วนที่ต้องได้รับการแก้ไขจึงเป็นที่มาของงานวิจัยนี้

Other Innovations

Development of Mango Powder using the Foam-mat Method with Hydroxypropyl Methyl cellulose is a foaming agent

คณะอุตสาหกรรมอาหาร

Development of Mango Powder using the Foam-mat Method with Hydroxypropyl Methyl cellulose is a foaming agent

This research focuses on the development of mango powder using the foam-mat drying method, which is an effective technique for preserving the quality of fruit and vegetable products. Hydroxypropyl Methylcellulose (HPMC) was used as a foaming agent. The study evaluated the effects of HPMC on the chemical and physical properties, antioxidant activity, and shelf life of mango powder. The findings indicated that HPMC plays a crucial role in improving the foam stability before drying and enhancing the quality of the dried powder. This research provides a valuable approach to adding value to substandard mango yields and reducing agricultural waste. It also contributes to the development of high-nutritional processed food products with extended shelf life.

Read more
A Computer Assembly Training with VR Technology

คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ

A Computer Assembly Training with VR Technology

Nowadays, assembling a computer is considered something close to many people. Everyone has a chance to catch it. which knowledge of various components of computers and skills in assembling computers. These 2 things mentioned above are things that the general public should have basic knowledge and understanding about. For the self-assembly of computers, We therefore would like to provide knowledge to the general public who wants to learn how to assemble a computer, including information about its components. Through presentation in the form of learning media using VR technology, which will help reduce the problem of errors. and resources used in assembly Ready to create excitement for users by simulating computer assembly for users to interact within the virtual world. experience and provide knowledge before actually putting it into practice with real equipment This project was therefore created for those interested in assembling computers. Especially for people who have no experience in computer assembly. Including people who would like to have the opportunity to try building a computer by themselves.

Read more
Detection of Durian Leaf Diseases Using Image Analysis and Artificial Intelligence

คณะเทคโนโลยีการเกษตร

Detection of Durian Leaf Diseases Using Image Analysis and Artificial Intelligence

Durian is a crucial economic crop of Thailand and one of the most exported agricultural products in the world. However, producing high-quality durian requires maintaining the health of durian trees, ensuring they remain strong and disease-free to optimize productivity and minimize potential damage to both the tree and its fruit. Among the various diseases affecting durian, foliar diseases are among the most common and rapidly spreading, directly impacting tree growth and fruit quality. Therefore, monitoring and controlling leaf diseases is essential for preserving durian quality. This study aims to apply image analysis technology combined with artificial intelligence (AI) to classify diseases in durian leaves, enabling farmers to diagnose diseases independently without relying on experts. The classification includes three categories: healthy leaves (H), leaves infected with anthracnose (A), and leaves affected by algal spot (S). To develop the classification model, convolutional neural network (CNN) algorithms—ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet—were employed. Experimental results indicate that the classification accuracy of ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet is 93.57%, 93.95%, and 68.69%, respectively.

Read more